23、火箭自动控制技术解析

火箭自动控制技术解析

1 火箭推力控制方式

1.1 常规推力控制

在火箭的姿态控制中,推力控制是关键环节。通常,为了快速实现姿态控制所需的推力差 ( (T_a - T_b) ),一般会使 ( T_a = T_b = T/2 ),控制扭矩完全由万向节产生。几乎所有的运载火箭都采用多个万向节喷管。例如,NASA 阿波罗计划中土星 - V 火箭的第一级,四个外侧发动机通过万向节实现姿态控制,但没有推力差,因此在进行俯仰 - 偏航控制时无法实现横向力平衡。

1.2 带推力差的万向节控制

假设未来的火箭发动机具备万向节控制和两个喷管快速产生推力差的能力。为了实现横向力平衡,需满足以下条件:
- ( T_a\lambda_a \cos \delta_a = T_b\lambda_b \cos \delta_b )
- ( T_a\lambda_a \sin \delta_a = T_b\lambda_b \sin \delta_b )

其可能的解中,最简单的情况是 ( T_a = T_b ),( \delta_a = \delta_b ),( \lambda_a = \lambda_b )。为了在任意控制扭矩下实现力平衡,喷管的驱动必须协同进行,以满足上述两个方程。显然,连接喷管的刚性轴或固定齿轮装置是不可行的,必须有一个非线性反馈执行器,通过适当调整喷管的推力大小和偏转角来产生净推力和指令扭矩。

对于总推力 ( T ) 且横向力平衡的情况,各喷管推力关系为 ( T_a + T_b \approx T ),净控制扭矩为:
( \tau = 2T_a\lambda_{ad} \sin(\psi -

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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